医療技術の分野で画期的な進展がありました。ジョンズ・ホプキンス大学の研究者らは、人間の介入なしに複雑な手術を遂行できるロボットを開発しました。
Surgical Robot Transformer-Hierarchy（SRT-H）は、リアルなモデルを用いた胆嚢摘出手術を8回の試行すべてで100%の精度で完了しました。従来の手術ロボットが事前にマーキングされた組織や制御された環境を必要としていたのに対し、SRT-Hは予測不能な状況下でも機械的な精密さと人間のような適応力を示しました。
このロボットは、個々の解剖学的特徴にリアルタイムで適応し、その場で判断を下し、予想外の事態にも自己修正します。ChatGPTを支えるのと同じ機械学習アーキテクチャを用いて構築されており、「胆嚢の頭をつかんで」や「左腕をもう少し左に動かして」といった音声指示や修正にも応答します。ロボットはこうしたフィードバックから学習します。
胆嚢摘出手術は17の複雑な工程からなり、ロボットは特定の管や動脈を正確に識別し、把持し、クリップを適切に配置し、ハサミで切断する必要があります。 SRT-Hは、ジョンズ・ホプキンスの外科医が豚の遺体で手術を行う映像を視聴することでこれらの工程を学びました。チームは各工程を説明する字幕も加えて視覚的学習を強化しました。このトレーニングの後、ロボットは手術を100%の精度で遂行しました。
ロボットは人間の外科医よりも時間はかかったものの、その成果は専門医と同等でした。「外科レジデントが手術の各パートを異なるペースで習得するように、この研究は自律型ロボットシステムも同様にモジュール化・段階的に発展できる可能性を示しています」と、共著者であるジョンズ・ホプキンスの外科医ジェフ・ジョプリング氏は述べています。
研究者がロボットの開始位置を変えたり、組織の見た目を変える血液のような染料を加えたりするなど予期せぬ課題を与えても、ロボットは完璧に作業を遂行しました。「これにより、複雑な外科手術を自律的に行うことが可能であることが示されました」と主任研究者アクセル・クリーガー氏は語ります。「これは可能性の証明であり、この模倣学習フレームワークによって極めて高い堅牢性で複雑な手術を自動化できることが示されました。」
この成果は大きな前進ですが、主任研究者のクリーガー氏は、人間への臨床試験に到達するまでには5～10年かかる可能性があり、規制上の大きな課題も残っていると見ています。 今後、チームはさらに多様な手術でシステムを訓練・検証し、完全自律手術の実現に向けて機能拡張を進める計画です。